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Evitemos más “muertes por PowerPoint”
Data Storytelling y Python al rescate
Sebastián Flores, PyCon US 2024, 20 Mayo

Acerca de mí

  • Sebastián Flores aka sebastiandres
  • Chief Data Officer en uPlanner
  • Miembro de Python Chile
  • Colaborador de Streamlit y Vizzu
  • Presentador compulsivo
  • http://sebastiandres.xyz

Agenda

  • Evita
  • revelar
  • el
  • final
  • de
  • tu
  • historia

Regla #1 de Storytelling: ¡Trata de siempre aumentar el suspenso!

Data Storytelling

¿Storytelling?

¿Storytelling?





Las historias preceden a toda nuestra tecnología



Data Storytelling:

Usar trucos de Storytelling para crear presentaciones que serán recordadas y que crearán impacto

Emociones crean acciones

Data Storytelling es/será el nuevo Data Science

El mejor ejemplo de Data Storytelling




¿Puede una compañía convencer a millones de compartir estadísticas en redes sociales?

Habilidades versus Herramientas

Data Storytelling

Habilidades

¿Data Storytelling?




Muy fácil de consumir, pero dificil de preparar.

Acerca de las historias





Las historias tienen un inicio, un desarrollo y un final.

Oh, esos imperfectos cerebros humanos…

Figura por sketplanation

Regla Peak-End:

Recordamos el momento más intenso y el final de una actividad.

Lo difícil en Data Storytelling





¿Cómo manipular sin ser manipulador?

Data Storytelling

Herramientas para Visualización

Viz: Exploración de Datos

¡Demasiadas opciones! El usuario no puede ser responsable de encontrar lo valioso.

Viz: Explicación de Datos

¡Muchas buenas herramientas!

  • Vieja confiable: Matplotlib
  • Populares: Seaborn, Plotly, Altair
  • Otras: plotnine, pygal, bokeh

Elige una y domínala.

No te enfoques en los números. Enfócate en la historia que cuentas con los números.

Ejemplos de Storytelling with Data, por Cole Nussbaumer Knaflic.

Vizzu

Una librería de Data Storytelling para visualización de datos

Show the code
import pandas as pd
 
from ipyvizzu import Data, Config, Style
from ipyvizzustory import Story, Slide, Step
 
 
# Create data object, read csv to data frame and add data frame to data object
data = Data()
df = pd.read_csv(
    "https://ipyvizzu-story.vizzuhq.com/0.9/examples/population/population.csv",
    dtype={"Year": str},
)
data.add_df(df)
 
 
# Create story object, add data to it
story = Story(data=data)
 
# Set the size of the HTML element
# that appears within the notebook
story.set_size("100%", "400px")
 
# Switch on the tooltip that appears
# when the user hovers the mouse over a chart element
story.set_feature("tooltip", True)
 
 
# Each slide here is a page in the final interactive story
# Add the first slide
slide1 = Slide(
    Step(
        Data.filter("record.Continent == 'Africa'"),
        Config.stackedArea(
            {
                "x": "Year",
                "y": "Medium",
                "stackedBy": "Subregion",
                "title": "Population of Africa 1953-2098",
            }
        ),
        Style({"plot": {"xAxis": {"label": {"angle": 2.0}}}}),
    )
)
# Add the slide to the story
story.add_slide(slide1)
 
slide2 = Slide(
    Step(
        Config.percentageArea(
            {
                "x": "Year",
                "y": "Medium",
                "stackedBy": "Subregion",
            }
        ),
    )
)
story.add_slide(slide2)
 
slide3 = Slide(
    Step(
        Config.stream(
            {
                "x": "Year",
                "y": "Medium",
                "stackedBy": "Subregion",
            }
        ),
    )
)
story.add_slide(slide3)
 
slide4 = Slide(
    Step(
        Config.violin(
            {
                "x": "Year",
                "y": "Medium",
                "splittedBy": "Subregion",
            }
        ),
    )
)
story.add_slide(slide4)
 
 
# Play the created story!
story.play()

Data Storytelling

Herramientas para Presentar

Presentation tools

  • Antiguas: PowerPoint
  • Interactivas: quarto, jupyter notebook + RISE
  • Otras: canvas, revealjs, prezi

Decision flow for the tools

Lorem Ipsum

Quarto

Sistema de publicación científica y ténica, construida en Pandoc.

Quarto

Quarto

Ventajas

Desventajas

  • Archivos planos markdown
  • Muchas opciones y configuraciones por defecto
  • Graficos interactivos
  • No puedes ejecutar código “en vivo”.

Jupyter Notebook + RISE

Evaluación de código “en vivo”.

Jupyter Notebook + RISE

Jupyter Notebook + RISE

Todas las cosas buenas de Jupyter Notebook…

y todas las partes malas también…

Final

Yo creo que…

  • Data Storytelling será una habilidad diferenciadora
  • Las habilidades y herramientas de Data Storytelling son entretenidas y valiosas de aprender!
  • Data Storytelling te ayudará a hacer mejores presentaciones.

Historias que crean realidades

Data Storytelling para mí

Data Storytelling para tí

Para seguir aprendiendo

¡Buscar en línea!

Libros recomendados sobre Data Storytelling

  • Storytelling with Data, Cole Nussbaumer Knaflic
  • Data Visualization & Storytelling, Jose Berengueres y Marybeth Sandell

Libros recomendados sobre Storytelling

  • Storyworthy, Matthew Dicks
  • Made to Stick, Chip Heath y Dan Heath

Retroalimentación

flowchart LR
  A{"¿Té gustó la charla?"} --> |Sí| B{"¿Contestar feedback?"}
  A --> |No| B
  B --> |Sí| C{"¿Recibir RRSS + ppt?"}
  C --> |Sí| D{"¡Mantengámonos en contacto!"}
  D --> Z["¡Gracias por venir a mi charla!"]
  B --> |No| Z
  C --> |No| Z

https://bit.ly/4blGQgb

¡Gracias!